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2-5 测试网络
测试集总数30，猫15，狗15
准确率：46.667%
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import torch
import numpy as np
net = torch.load('net.pkl')  # 导入训练好的网络
x = np.load(file="cat_test_set.npy") / 255  # 载入测试集并进行简单归一化处理
x = torch.tensor(x).type(torch.FloatTensor)
y1 = torch.zeros(15)
y2 = torch.ones(15)
y0 = torch.cat((y1,y2))      #设置标签用来计算准确率
y = net(x)                   # 输入网络得到结果
a1 = torch.max(y,1)[1].data.numpy()      #返回每一行中最大值的下标，并转化成numpy数组
a2 = y0.data.numpy()           #标签转换成numpy数组
print(f'准确率:{sum(a1 == a2) / 30}')      #输出准确率
